[发明专利]基于三高斯滤波的低质指纹灰度图像增强方法

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其是一种结合人类视觉特性和指纹特征的低质指纹灰度图像处理方法。

背景技术

指纹灰度图像增强方法分为基于像素的图像增强和基于纹理的图像增强两大类。前者是在空域对指纹进行处理，直接作用于指纹的像素值，一般用在指纹的初级处理中，主要实现图像灰度的调整，使得其后对指纹灰度图像进行方向图、频率图提取更有利，从而为后续的利用方向或频率信息对指纹的进一步增强奠定良好基础。后者是在变换域进行，利用指纹的纹理信息，如相位(即指纹方向信息)、频率、能量等对指纹灰度图像进行加强处理。

一个理想的输入指纹灰度图像，脊线和谷线在局部区域能连续的变换，这样就可以轻易分辨出脊线，从而准确提取细节点。但是，在刑侦领域，案发现场采集到的通常都是低质指纹灰度图像，造成的主要原因有：脊线不连续，即脊线存在中断或裂缝；由于汗孔、污渍等导致的脊线粘连平行的脊线不能很好的分开；指纹上存在折痕、擦伤或者创伤；采集时由于压力不均和角度旋转造成了形变。

上述因素很容易导致丢失真正的特征，提取的特征中有伪特征，细节点的位置特征(位置和方向)存在错误等问题。因此，对于低质指纹灰度图像，难以正确求取指纹的方向图或频率图，自动指纹识别系统基本不能胜任，更多地需要人工参与。

发明内容

(一)要解决的技术问题

有鉴于此，本发明的目的在于提出一种基于三高斯滤波的低质指纹灰度图像增强方法，以对低质指纹灰度图像进行基于像素的增强处理，尽可能多地获得清晰的纹线结构，符合人的视觉特性，方便人工参与，且有利于后续基于纹理的指纹灰度图像增强处理。

(二)技术方案

为达到上述目的，本发明提供了一种基于三高斯滤波的低质指纹灰度图像增强方法，该方法是将人类视觉系统的非经典感受野三高斯数学模型引入指纹灰度图像处理，根据指纹谷脊交替分布的图像特性，研究人类视觉系统的非经典感受野三高斯模型中的参数取值的方法，包括以下步骤：步骤1：根据指纹灰度图像的尺寸获取指纹特征参数；步骤2：对指纹灰度图像进行三高斯单边滤波获得指纹灰度图像的邻域主观感觉亮度；步骤3：根据获得的指纹灰度图像的邻域主观感觉亮度与实际光强的差异，对指纹灰度图像进行局部对比度线性调整。

上述方案中，步骤1中所述根据指纹灰度图像的尺寸获取指纹特征参数，是指从指纹灰度图像中提取指纹灰度图像的尺寸信息，确定指纹特征参数，该指纹特征参数为一个指纹脊或谷的宽度。对于指纹灰度图像，输入图像的灰度值为I(x，y)，m、n为指纹灰度图像尺寸长、宽，则一个指纹脊或谷的宽度t定义为：